RGBD视频序列预处理及熵编码技术研究

发布时间：2020-04-01 22:40

【摘要】：3D视频技术为人类社会带来了诸多便捷,但其深度图像质量低、视频数据量庞大的缺点仍对它的进一步发展带来了不小阻碍。一方面,受环境和设备影响,原始RGBD视频序列的深度图像质量低,信息不完整,噪声大;另一方面,人们对视频分辨率的要求越来越高,数据量也越来越大,因此有必要对RGBD视频序列进行预处理和压缩编码,这也是RGBD视频系统中的关键步骤。在预处理中,人们利用深度图像和彩色图像的相关性,通过局部加权算法填充深度空洞和消除噪声;在视频编码中,人们制定了最新的视频压缩标准HEVC(High Efficiency Video Coding),通过各项技术去除视频数据的冗余信息。熵编码是HEVC中的一项关键技术,可以有效去除视频数据的统计冗余。本文对RGBD视频序列的深度图预处理和熵编码技术进行研究。在预处理方面,根据深度图和彩色图的相关性,利用测地线距离衡量像素的相似性,使用测地线滤波修复残缺深度图,提高了深度图的质量;在熵编码方面,对变换系数编码技术进行研究,基于联合符号位隐藏(Multiple Sign Bits Hiding,MSBH)算法设计了改进符号位隐藏算法,减少了符号位编码的数量,提高了压缩编码性能。本文的主要研究工作包括以下三个方面:其一,设计和实现了基于边缘概率图的改进测地线距离计算方法。首先利用结构化随机森林边缘检测算法获取深度边缘概率图,再把边缘概率差值当作像素间权重,利用Dijkstra算法计算像素间的最短路径和测地线距离,最后测试该方法的正确性并进行复杂度分析。其二,设计和实现了改进测地线滤波深度图修复算法。首先把测地线距离作为像素间相关性的量化指标,使用高斯核设计权重函数,再对残缺深度图进行加权平均的边缘保持滤波,并针对边缘深度值支持不足的情况做进一步改进,最后对所提算法进行测试,并与其他算法进行比较,验证了本算法的先进性和有效性。其三,设计和实现了基于恢复变换系数的符号位隐藏编码算法。在HEVC标准的MSBH算法的基础上,设计了额外的符号位隐藏规则,既增加了符号位隐藏的数量,又可在一定条件下恢复MSBH改变的变换系数幅值,达到既降低压缩码率又减少编码失真的目的。在HM-16.0上实现了该算法,并在官方测试序列上进行测试,验证了所提算法在提升编码性能上的有效性。总之,本文对RGBD视频序列的深度图修复和熵编码技术进行研究,提出了基于改进测地线滤波的深度图像修复算法和基于恢复变换系数的符号位隐藏编码算法,提高了RGBD深度图像质量,降低了视频序列编码比特率,提高了编码性能。
【图文】：

图 2.1 TOF 测距原理图图 2.1 所示，TOF 的红外发射器把调制光信号发射出去，再由红外传感的光信号，通过采样得到的发射光与反射光信号的相位差来计算距离信TOF 采用正弦波调制，其发射信号为 s (t )，返回信号为 r (t )，即：

TOF采样信号波形图
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;TN919.81

【参考文献】

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1 徐欢;郑江滨;;Kinect深度图像修复算法[J];微电子学与计算机;2013年11期

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本文编号：2611049